package com.demo.algorithm.tradeStock06;

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 * Author:       zhangshaoyang
 * Description: 无穷次交易（K=infinity）,同一天可以进行多次交易
 * 给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
 * <p>
 * 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
 * <p>
 * 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1:
 * <p>
 * 输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
 * 输出: 7
 * 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
 * 随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
 * 示例 2:
 * <p>
 * 输入: prices = [1,2,3,4,5]
 * 输出: 4
 * 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
 * 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
 * 示例 3:
 * <p>
 * 输入: prices = [7,6,4,3,1]
 * 输出: 0
 * 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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 * Date:         2021/7/13 3:34 下午
 */
public class KInfinity {
    public static int kInfinity(int[] prices) {
//        dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][0], dp[i-1][k][1] + prices[i])
//        dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k][1], dp[i-1][k-1][0] - prices[i])
//                = max(dp[i-1][k][1], dp[i-1][k][0] - prices[i])
//
//        我们发现数组中的 k 已经不会改变了，也就是说不需要记录 k 这个状态了：
//        dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i])
//        dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] - prices[i])

        int n = prices.length;
        int dp_i_0 = 0, dp_i_1 = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            dp_i_0 = Math.max(dp_i_0, dp_i_1 + prices[i]);
            dp_i_1 = Math.max(dp_i_1, dp_i_0 - prices[i]);
        }
        return dp_i_0;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] prices = {7, 1, 5, 3, 6, 4};
        int[] prices1 = {1, 2, 3, 4, 5};
        int[] prices2 = {7, 6, 4, 3, 1};
        int i = kInfinity(prices);
        int i1 = kInfinity(prices1);
        int i2 = kInfinity(prices2);
        System.out.println(i);
        System.out.println(i1);
        System.out.println(i2);
    }
}
